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Enregistrement W2257149495 · doi:10.1177/1352458515606526

Physical activity and pediatric multiple sclerosis: Developing a research agenda

2015· review· en· W2257149495 sur OpenAlexaff
E. Ann Yeh, Dominique Kinnett-Hopkins, Stephanie A. Grover, Robert W. Motl

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis Journal · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiple sclerosisNeurocognitiveMedicineDiseasePhysical activityDepression (economics)MEDLINEPhysical therapyPediatricsPsychologyPhysical medicine and rehabilitationGerontologyCognitionPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three-quarters of children with multiple sclerosis (MS) experience fatigue or depression, and progressive neurocognitive decline may be seen as early as two years after MS diagnosis. Furthermore, a higher magnetic resonance imaging disease burden is seen in pediatric-onset MS compared with adult-onset MS. To date, limited knowledge exists regarding behavioral methods for managing symptoms and disease progression in pediatric MS. To that end, this paper builds an evidence-based argument for the possible symptomatic and disease-modifying effects of exercise and physical activity in pediatric MS. This will be accomplished through: (a) a review of pediatric MS and its consequences; (b) a brief overview of physical activity and its consequences in children and adults with MS; and (c) a selective review of research on the neurological benefits of physical activity in pediatric populations. This topical review concludes with a list of 10 questions to guide future research on physical activity and pediatric MS. The objective of this paper is the provision of a research interest, focus and agenda involving pediatric MS and its lifelong management though exercise and physical activity behavior. Such an agenda is critical as the effects and maintenance of physical activity and exercise track across the lifespan, particularly when developed in the early stages of life.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,584
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,120 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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